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Capítulo 5

Estudos imagiológicos e distrofia muscular de Duchenne

QUE MÉTODOS IMAGIOLÓGICOS SÃO ÚTEIS NO DIAGNÓSTICO DA DISTROFIA MUSCULAR DE DUCHENNE?

D. Gómez Andrés

A ressonância magnética (RM) muscular tem sido a técnica de imagem mais relatada no DMD. A substituição do tecido muscular por gordura é um fenómeno evolutivo (o momento em que o doente é avaliado é, pois, importante) e pode ser avaliada através de diferentes sequências, sendo as mais frequentes as imagens ponderadas em T1 (avaliação semiquantitativa e subjetiva do grau de infiltração de gordura) e em Dixon (permite também a realização de estudos quantitativos). Além do tipo de sequência, a extensão do estudo é também variável: apenas os membros inferiores, os membros inferiores e superiores ou todo o corpo (atualmente, a técnica preferida) podem ser estudados. Além da substituição de músculo por gordura, estas sequências permitem avaliar o tamanho muscular (a atrofia, hipertrofia e pseudo-hipertrofia podem ser pistas adicionais de diagnóstico). Normalmente são adicionadas sequências, destinadas a detetar fenómenos inflamatórios, tais como STIR ou técnicas quantitativas1.

Em doentes com DMD, a substituição de músculo por gordura começa no glúteo máximo e no adutor magno. A substituição de outros músculos da cintura pélvica e da coxa (tipicamente o reto femoral e os vastos) por gordura surge progressivamente, com a preservação do semitendinoso (que costuma estar particularmente hipertrófico), grácil, sartório e do adutor longo. A perna apresenta normalmente uma substituição por gordura mais tardia do que a coxa e a cintura pélvica. Os membros superiores, a cintura escapular e a musculatura axial são envolvidos tardiamente nos doentes com DMD2. Os principais diagnósticos diferenciais da DMD têm um padrão diferencial em relação ao descrito na DMD. As sarcoglicanopatias preservam relativamente a perna3 ou as distrofias musculares relacionadas com a (fukutin-related protein (FKRP) têm um envolvimento relativamente precoce do glúteo mínimo ou do semitendinoso4 . Além disso, as novas tecnologias, como o deep learning, têm revelado uma boa capacidade diagnóstica e serão integradas, nos próximos anos, na análise habitual das imagens musculares5.

A principal vantagem da ecografia muscular é a sua disponibilidade: é barata, rápida e pode ser facilmente realizada sem sedação na própria consulta. As suas desvantagens são o facto de ser de difícil interpretação e de depender de um operador. Existem poucos estudos que analisem a capacidade diagnóstica diferencial das distrofias musculares e que sirvam para suportar a validade diagnóstica. No entanto, há estudos que sugerem uma utilidade complementar do eletromiograma e que avaliaram o potencial da ecografia como ferramenta de acompanhamento dos doentes com DMD6.

A UTILIDADE DA RESSONÂNCIA MUSCULAR COMO UM BIOMARCADOR DE ACOMPANHAMENTO NA DMD: INVESTIGAÇÃO OU ASSISTÊNCIA?

D. Gómez Andrés

A RM muscular é uma tecnologia não invasiva que permite analisar os diferentes fenómenos mórbidos que ocorrem no músculo de doentes com distrofia muscular (Fig. 1) e obter biomarcadores quantitativos que permitem monitorizar estes fenómenos7. Estes biomarcadores podem ser usados na investigação patofisiológica da doença, integrados como uma ferramenta de diagnóstico, usados como uma ferramenta de prognóstico, implementados na monitorização de respostas em ensaios clínicos e, idealmente, fazerem parte de um conjunto de ferramentas que permitam a personalização de decisões terapêuticas.

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Como ferramenta de prognóstico, existem estudos que demonstraram o potencial da RM quantitativa no prognóstico de longo prazo de crianças com DMD, mas o tamanho do efeito varia nas diferentes coortes8,9.

A alteração no grau de substituição de músculo por gordura provou ser uma ferramenta muito útil nos ensaios clínicos, graças aos resultados de um estudo multicêntrico de história natural da DMD. Assim, as medições por RM do envolvimento muscular têm sido integradas como medidas de efeito secundárias ou exploratórias em alguns ensaios clínicos. Outros biomarcadores baseados em imagem foram também avaliados e, apesar dos resultados promissores, não foram integrados na investigação de novos tratamentos.

Poucos estudos têm investigado o potencial da RM como ferramenta de personalização de decisões terapêuticas e, embora tenhamos alguma evidência indireta sobre o seu possível impacto e o seu uso clínico, em casos selecionados, possa ser de interesse, hoje, continua a ser uma ferramenta mais próxima da investigação e dos ensaios clínicos do que uma aplicação clínica que deva ser estendida a todos os doentes com DMD.

BIBLIOGRAFIA

1. Warman Chardon J, Díaz-Manera J, Tasca G, Bönnemann CG, Gómez-Andrés D, Heerschap A, et al. MYO-MRI diagnostic protocols in genetic myopathies. Neuromuscul Disord. 2019;29(11):827-41.

2. Willis TA, Straub V. Dystrophinopathies. En: Wattjes M, Fischer D, editores. Neuromuscular Imaging. Nueva York, NY: Springer; 2013.

3. Tasca G, Monforte M, Díaz-Manera J, Brisca G, Semplicini C, D’Amico A, et al. MRI in sarcoglycanopathies: a large international cohort study. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2018;89(1):72-7.

4. Xie Z, Xie Z, Yu M, Zheng Y, Sun C, Liu Y, et al. Value of muscle magnetic resonance imaging in the differential diagnosis of muscular dystrophies related to the dystrophin-glycoprotein complex. Orphanet J Rare Dis. 2019;14(1):250.

5. Yang M, Zheng Y, Xie Z, Wang Z, Xiao J, Zhang J, et al. A deep learning model for diagnosing dystrophinopathies on thigh muscle MRI images. BMC Neurol. 2021;21(1):13.

6. Mah JK, van Alfen N. Neuromuscular ultrasound: clinical applications and diagnostic values. Can J Neurol Sci. 2018;45(6):605-19.

7. Alic L, Griffin 4th JF, Eresen A, Kornegay JN, Ji JX. Using MRI to quantify skeletal muscle pathology in Duchenne muscular dystrophy: A systematic mapping review. Muscle Nerve. 2020. doi:10.1002/mus.2K7133. Online ahead of print.

8. Naarding KJ, Reyngoudt H, van Zwet EW, Hooijmans MT, Tian C, Rybalsky I, et al. MRI vastus lateralis fat fraction predicts loss of ambulation in Duchenne muscular dystrophy. Neurology. 2020;94(13):e1386-e94.

9. Rooney WD, Berlow YA, Triplett WT, Forbes SC, Willcocks RJ, Wang DJ, et al. Modeling disease trajectory in Duchenne muscular dystrophy. Neurology. 2020;94(15):e1622-e33.